像把大象装冰箱一样，物联网，万物互联也是要分步骤的。一、感知层(信息获取层)，即利用各种传感器等设备随时随地获取物体的信息;二、网络层(信息传输层)，通过各种电信网络与互联网的融合，将物体的信息实时准确地传递出去;三、应用层(信息处理层)，把感知层得到的信息进行处理，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等实际应用。就像智慧消防系统，通过烟感器、温湿度传感器把房间里的情况，通过网络上传到云端，再传达给综合预警平台，这样房间的情况就可以通过平台进行监控，一旦发现温湿度超出正常范围，或者检测到烟雾，平台就会发出预警。我们今天说的的NB-IoT和LoRa，是属于网络层，用来传递信息，就像我们3G/4

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分词概述随着信息技术的发展，网络中的信息量成几何级增长逐步成为当今社会的主要特征。准确提取文本关键信息，是搜索引擎等领域的技术基础，而分词作为文本信息提取的第一步则尤为重要。分词作为自然语言处理领域的基础研究，衍生出各类不同的文本处理相关应用。基本概念分词模块提供了文本自动分词的接口，对于一段输入文本，可以自动进行分词，同时提供不同的分词粒度。开发者可以根据需要自定义分词粒度。约束与限制当前只支持中文语境。分词文本限制在500个字符以内，超过字符数限制将返回参数错误。文本需要为UTF-8格式，格式错误不会报错，但分析结果会不准确。Engine支持多用户同时接入，但是不支持同一用户并发调用同一特

背景在当下开源大语言模型火热的背景下，有很大一部分开发者希望本地部署开源LLM，用于研究LLM或者是基于开源LLM构建自己的LLM应用。笔者也正在尝试通过开源社区的一系列相关优秀项目，通过本地化部署服务来构建自己的LLM应用。那么本地部署一个开源LLM来构建一个聊天应用需要哪些准备呢？本地环境的准备：因为我们需要在本地部署一个开源的大模型，所以你需要准备一个相当硬核的本地环境。硬件上需要一台拥有高性能大显存的NVDIA显卡、大容量高速内存以及大容量固态硬盘，软件上则需要安装显卡驱动、CUDA、Python环境。笔者这次选择跑Baichuan-chat-13B模型为例，我的基本配置是CPUi9-

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文章目录2.1访问区块链数据2.1.1基础知识2.1.2重点案例：使用Python查询比特币交易记录2.1.3拓展案例1：使用Web3.py读取以太坊智能合约状态示例智能合约（Solidity）Python脚本读取智能合约状态结论2.1.4拓展案例2：直接通过比特币节点获取数据安装依赖Python脚本：查询区块信息结论

本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（LocalitySensitiveHashing,LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。本章节主要讲转换1FeatureTransformersTokenizer（分词）分词是将文本（如一个句子）拆分成单独词汇（通常是单词）的过程。一个简单的Tokenizer类提供了这项功能。下面的例子展示了如何将句子分割成单词序列。RegexTokenizer

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